（CWW）近日，商汤科技、上海AI实验室联合香港中文大学、复旦大学及上海交通大学发布千亿级参数大语言模型“书生·浦语”（InternLM）。
“书生·浦语”具有1040亿参数，是在包含1.6万亿token的多语种高质量数据集上训练而成。
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全面评测结果显示，“书生·浦语”不仅在知识掌握、阅读理解、数学推理、多语翻译等多个测试任务上表现优秀，而且具备很强的综合能力，因而在综合性考试中表现突出，在多项中文考试中取得超越ChatGPT的成绩，其中就包括中国高考各个科目的数据集（GaoKao）。
“书生·浦语”联合团队选取了20余项评测对其进行检验，其中包含全球最具影响力的四个综合性考试评测集：
由伯克利加州大学等高校构建的多任务考试评测集MMLU；
微软研究院推出的学科考试评测集AGIEval（含中国高考、司法考试及美国SAT、LSAT、GRE和GMAT等）；
由上海交通大学、清华大学和爱丁堡大学合作构建的面向中文语言模型的综合性考试评测集C-Eval；
以及由复旦大学研究团队构建的高考题目评测集Gaokao；
实验室联合团队对“书生·浦语”、GLM-130B、LLaMA-65B、ChatGPT和 GPT-4进行了全面测试，针对上述四个评测集的成绩对比如下（满分100分）。
“书生·浦语”不仅显著超越了GLM-130B和LLaMA-65B等学术开源模型，还在AGIEval、C-Eval，以及Gaokao等多个综合性考试中领先于ChatGPT；在以美国考试为主的MMLU上实现和ChatGPT持平。这些综合性考试的成绩反映出“书生·浦语”扎实的知识掌握程度和优秀的综合能力。
虽然 “书生·浦语”在考试评测上取得优秀成绩，但在测评中也可以看到，大语言模型仍然存在不少能力局限性。“书生·浦语” 受限于2K的语境窗口长度（GPT-4的语境窗口长度为32K），在长文理解、复杂推理、撰写代码以及数理逻辑演绎等方面还存在明显局限。另外，在实际对话中，大语言模型还普遍存在幻觉、概念混淆等问题。这些局限使得大语言模型在开放场景中的使用还有很长的路要走。
